Understanding of Gaussian noise

void GrayImage::addGaussianNoise (double mean, double variance)
{
　　cout << " Adding Gaussian noise with mean = " << mean << "and variance = "
　　<< variance << " to the image..."　;

　　cout.flush();
　　srand(1);
　　#define unit_random() (1.0*rand()/RAND_MAX)
　　#define TWO_PI 6.28318530717958647688
　　double temp, u1, u2;
　　int ix, iy;
　　int num = width*height;
　　int tempint;
　　u1=0.0;
　　for(int i = 0; i < num/2; i++)　//奇偶數分開且同時處理
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　故只需要一半的點數
　　{
　　　　while (u1 == 0.0) u1 = unit_random(); //避免log(u1)為Error
　　　　u2 = unit_random();
　　　　temp = sqrt(-2.0*variance*log(u1)); //part of Box-Muller Eq.
　　　　ix = (2*i)/width; //偶數列位置，如 p[even][*] 偶數處理部份開始
　　　　iy = (2*i)%width; //偶數行位置，如 p[*][even]
　　　　tempint = p[ix][iy] + (int) (temp * cos(TWO_PI*u2) + mean);
　　　　if (tempint > 255)
　　　　　　p[ix][iy] = 255;
　　　　else if (tempint < 0)
　　　　　　p[ix][iy] = 0;
　　　　else
　　　　　　p[ix][iy] = (unsigned char) tempint;　//轉成char型態
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//是因為tempint為浮點數
　　　　ix = (2*i+1)/width; 　 //奇數列位置，如 p[odd][*] 奇數處理部份開始
　　　　iy = (2*i+1)%width; 　//奇數列位置，如 p[*][odd]
　　　　tempint = p[ix][iy] + (int) (temp * sin(TWO_PI*u2) + mean);
　　　　if (tempint > 255)
　　　　　　p[ix][iy] = 255;
　　　　else if (tempint <>
　　　　　　p[ix][iy] = 0;
　　　　else
　　　　　　p[ix][iy] = (unsigned char) tempint;　//轉成char型態
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　是因為tempint為浮點數
　　　　u1 = 0.0; //將u1重新設定為0
　　}
　　u1=0.0;
　　if( num & 1 ) // If num is odd //最後一點之處理
　　{
　　　　while (u1 == 0.0) u1 = unit_random();
　　　　u2 = unit_random();
　　　　temp = sqrt(-2.0*variance*log(u1));
　　　　ix = (num-1)/width;
　　　　iy = (num-1)%width;
　　　　tempint = p[ix][iy] + (int) (temp * cos(TWO_PI*u2) + mean);
　　　　if (tempint > 255)
　　　　　　p[ix][iy] = 255;
　　　　else if (tempint < 0)
　　　　　　p[ix][iy] = 0;
　　　　else
　　　　　　p[ix][iy] = (unsigned char) tempint;
　　　　u1 = 0.0;
　　}
　　cout << "done!" << endl;
}

NOTE:
ix = (2*i+1)/width;
iy = (2*i+1)%width;

ix = (num-1)/width;
iy = (num-1)%width; 有所不同之處需自行體會一番。